本项目是一个基于深度学习的图像真伪识别系统，专门用于区分真实图像与AI生成或篡改的伪造图像，可广泛应用于内容安全、数字取证和社交媒体审核等领域。系统采用PyQt5框架构建了直观易用的图形界面，支持用户上传单张图片或实时视频流进行真伪检测，并提供实时分析功能，确保快速反馈检测结果。系统整合了多种高性能深度学习模型，包括ResNet50、VGG和DenseNet121等经典架构，用户可根据需求灵活选择不同模型以平衡检测精度与推理速度。系统在后台对每张图像或视频帧进行特征提取与分类，输出真伪概率及置信度评分，同时提供详细的结果统计面板，展示检测结果的分布趋势与关键指标。所有检测记录均被自动保存至本地数据库，支持按时间、文件类型或检测结果进行历史查询与可视化分析，方便用户追踪检测趋势或回溯可疑内容。系统还优化了GPU加速推理流程，确保视频流分析的实时性，并针对不同伪造手段（如GAN生成图像、Photoshop篡改等）进行专项模型训练，显著提升了对Deepfake、风格迁移等高级伪造技术的识别准确率。此外，用户界面提供一键导出报告功能，可生成包含检测数据、模型参数与统计图表的综合性分析报告，满足专业用户的审计与存档需求。该系统既可作为独立应用部署于个人电脑，也能集成至企业级内容审核平台，为打击虚假信息传播提供可靠的技术支持。
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